(57)【要約】【課題】簡易かつ高い時間分解能でエネルギー消費量を得ることができるエネルギー消費量推定装置およびエネルギー消費量推定システムを提供すること。【解決手段】被験者の加速度変化を検出する加速度センサ１１と、被験者の気圧変化を検出する気圧センサ１２および気圧微分処理部１３と、加速度センサ１１の検出値および気圧センサ１２の時間微分値とをもとに被験者の移動形態の種別を判別する移動形態判別部１６と、加速度センサ１１の検出値をもとに被験者の移動速度を推定する移動速度推定部１７と、移動形態判別手段１６が判別する各種移動形態に対応した移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとに被験者のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定部１８と、を備える。【選択図】        図１
2005230340.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の加速度変化を検出する加速度センサと、
前記被験者の気圧変化を検出する気圧センサと、
前記加速度センサの検出値および前記気圧センサの時間微分値とをもとに前記被験者の移動形態の種別を判別する移動形態判別手段と、
前記加速度センサの検出値をもとに前記被験者の移動速度を推定する移動速度推定手段と、
前記移動形態判別手段が判別する各種移動形態に対応した移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとに前記被験者のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定手段と、
を備えたことを特徴とするエネルギー消費量推定装置。
【請求項２】
前記エネルギー消費量は、酸素摂取量の動態モデルをもとに推定された値であることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費量推定装置。
【請求項３】
前記関係式は、前記被験者の個人属性を加味した式であることを特徴とする請求項１または２に記載のエネルギー消費量推定装置。
【請求項４】
被験者の加速度変化を検出する加速度センサと、
前記被験者の気圧変化を検出する気圧センサと、
前記加速度センサの検出値および前記気圧センサの時間微分値とをもとに前記被験者の移動形態の種別を判別する移動形態判別手段と、
前記加速度センサの検出値をもとに前記被験者の移動速度を推定する移動速度推定手段と、
前記移動形態判別手段が判別する各種移動形態に対応した移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとに前記被験者のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定手段と、
外部との通信を行う第１通信手段と、
を有し、前記被験者が携帯する携帯装置と、
少なくとも前記移動形態と前記関係式との関係をデータベース化して保持する関係データベースと、
前記携帯装置との間の通信を行う第２通信手段と、
を有したデータベース装置と、
を備えたことを特徴とするエネルギー消費量推定システム。
【請求項５】
前記エネルギー消費量は、酸素摂取量の動態モデルをもとに推定された値であることを特徴とする請求項４に記載のエネルギー消費量推定システム。
【請求項６】
前記関係式は、前記被験者の個人属性を加味した式であることを特徴とする請求項４または５に記載のエネルギー消費量推定システム。
【請求項７】
被験者のエネルギー消費量を求める際に用いるデータベースであって、
前記被験者の移動形態の種別と、
前記移動形態の種別に対応付けられ、前記被験者の移動速度と酸素摂取量の動態モデルをもとに推定されたエネルギー消費量との関係を示す関係式と、
が格納されたことを特徴とするデータベース。
【請求項８】
前記被験者の個人属性をさらに格納し、前記関係式は、前記個人属性および前記移動形態の種別との組み合わせに対応付けられることを特徴とする請求項７に記載のデータベース。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、被験者の行動に対応したエネルギー消費量を簡易かつ高い時間分解能で得ることができるエネルギー消費量推定装置、エネルギー消費量推定システムおよびデータベースに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、糖尿病、肥満などの生活習慣病や心臓病の病態改善や予防を目的として運動処方が行われている。運動効果と安全性をそれぞれ最大限にするべく、運動の量および質を個人的に定める必要がある。運動量の指標として、日常生活における身体活動量、また質の指標として単位時間あたりの活動量に相当する運動強度が用いられる。特に、高齢者においては、単に加齢による運動機能の低下がみられるだけではなく、若年者に比べてそれまでの運動習慣や生活歴を反映して体力レベルのばらつきが大きい。したがって、運動処方を行うときに、世代別の標準値を適用すると、効果・安全性のいずれの面からも適切さを欠く可能性がある。したがって、身体活動量・活動強度を個々にできるだけ正確に指示することが求められている。また、単に量的指示を行うだけでなく、適切に運動が行われているか否かを知ることも重要である。実際、一日の身体活動量や総エネルギー消費量の多寡が循環器疾患や死亡と関連することが報告されている。
【０００３】
一般に身体活動量は、身体運動や作業中のエネルギー消費量として表されている。現在様々な方法で身体活動量の測定が行われている。測定精度が高いものでは、呼気ガス分析法、二重標識水法があるが、煩雑かつ拘束性が高く、患者への負担が大きい。これらの問題点を解決するため、近年様々な小型センサを利用して無拘束で被験者の行動や走行速度を計測し、身体活動量を評価する方法が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−３４７０２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した身体活動量を評価する方法は、階段昇降などの上下方向の運動を評価できず、平地歩行や、平地歩行と比較して３倍以上身体負荷が大きいとされる階段昇りなどの歩行形態の違いを判別できないという問題点があった。
【０００６】
また、歩行速度によっても、身体負荷が異なるため、正確な身体活動評価を行うためには、歩行速度をも考慮する必要がある。そこで、若年者については標準身体を仮定した、歩調×標準歩幅のような簡単な推定法が示されているが、歩行速度は、加齢によって低下することも報告されている。これは歩行時の股関節伸展の減少、および踵接地時の低背屈の減少に起因する歩幅低下が原因であると指摘されている。このような加齢に伴う運動機能の縮退には個人差が大きく、同年代、同じ体格であっても歩行能力はまちまちである。そのため、若年者のように標準身体を仮定した、歩調×標準歩幅のような方法では十分な指定が行えないという問題点があった。
【０００７】
ここで、個人毎に回帰式を変更する方法も考えられる。しかし、個人毎に回帰式を変更する方法は、汎用性に乏しく、高齢者や患者などの歩行については十分な推定を行うことができないという問題点があった。
【０００８】
また、一般に、エネルギー消費量の推定は、医学会が公開している行動種別ごとの運動強度の基準値により推定されている。しかしながら、近年の研究では、この基準値が必ずしも日常生活行動の動作に対しては最適でないことが指摘されてきている。このとき、重要となるのが、運動負荷に対する酸素摂取量の動態であり、酸素摂取量の動態を知ることができれば、心機能診断や運動処方の上で大変有用とされている。しかしながら、現在のところ、これを知る手段は拘束性の高い酸素消費計による直接計測以外になく、運動後過剰酸素摂取（ＥＰＯＣ：Excess Post-exercise Oxygen Consumption）量を考慮してエネルギー消費量を推定する簡便な方法がないという問題点があった。
【０００９】
この発明は、上記に鑑みてなされたものであって、簡易かつ高い時間分解能でエネルギー消費量を得ることができるエネルギー消費量推定装置、エネルギー消費量推定システムおよびデータベースを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかるエネルギー消費量推定装置は、被験者の加速度変化を検出する加速度センサと、前記被験者の気圧変化を検出する気圧センサと、前記加速度センサの検出値および前記気圧センサの時間微分値とをもとに前記被験者の移動形態の種別を判別する移動形態判別手段と、前記加速度センサの検出値をもとに前記被験者の移動速度を推定する移動速度推定手段と、前記移動形態判別手段が判別する各種移動形態に対応した移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとに前記被験者のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２にかかるエネルギー消費量推定装置は、上記の発明において、前記エネルギー消費量は、酸素摂取量の動態モデルをもとに推定された値であることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３にかかるエネルギー消費量推定装置は、上記の発明において、前記関係式は、前記被験者の個人属性を加味した式であることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４にかかるエネルギー消費量推定システムは、被験者の加速度変化を検出する加速度センサと、前記被験者の気圧変化を検出する気圧センサと、前記加速度センサの検出値および前記気圧センサの時間微分値とをもとに前記被験者の移動形態の種別を判別する移動形態判別手段と、前記加速度センサの検出値をもとに前記被験者の移動速度を推定する移動速度推定手段と、前記移動形態判別手段が判別する各種移動形態に対応した移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとに前記被験者のエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定手段と、外部との通信を行う第１通信手段と、を有し、前記被験者が携帯する携帯装置と、少なくとも前記移動形態と前記関係式との関係をデータベース化して保持する関係データベースと、前記携帯装置との間の通信を行う第２通信手段と、を有したデータベース装置と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５にかかるエネルギー消費量推定システムは、上記の発明において、前記エネルギー消費量は、酸素摂取量の動態モデルをもとに推定された値であることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６にかかるエネルギー消費量推定システムは、上記の発明において、前記関係式は、前記被験者の個人属性を加味した式であることを特徴とする。
【００１６】
また、請求項７にかかるデータベースは、被験者のエネルギー消費量を求める際に用いるデータベースであって、前記被験者の移動形態の種別と、前記移動形態の種別に対応付けられ、前記被験者の移動速度と酸素摂取量の動態モデルをもとに推定されたエネルギー消費量との関係を示す関係式と、が格納されたことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項８にかかるデータベースは、上記の発明において、前記被験者の個人属性をさらに格納し、前記関係式は、前記個人属性および前記移動形態の種別との組み合わせに対応付けられることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
この発明にかかるエネルギー消費量推定装置、エネルギー消費量推定システムおよびデータベースでは、加速度センサおよび気圧センサを用いて移動形態判別および移動速度推定を行い、移動形態判別された各種移動形態に対応した移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとに被験者のエネルギー消費量を推定するようにしているので、簡易、高い精度かつ高い時間分解能でエネルギー消費量を推定することができるという効果を奏する。特に、このような簡易かつ高い時間分解能をもったエネルギー消費量が推定されることによって、健康管理や疾病予防管理を確実に行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、この発明を実施するための最良の形態であるエネルギー消費量推定装置、エネルギー消費量推定システムおよびデータベースについて説明する。
【００２０】
図１は、この発明の実施の形態であるエネルギー消費量推定システムの概要構成を示すブロック図である。図１において、このエネルギー消費量推定システムは、被験者が携帯する携帯装置１０と、この携帯装置１０と無線接続されるデータベース装置２０とを有する。この携帯装置１０は、図２に示すように、被験者の腰部に装着される。携帯装置１０は、加速度センサ１１と、気圧センサ１２と、この気圧センサ１２からの出力を二次微分する気圧微分処理部１３と、メモリ１５と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１９とを有する。制御部１４は、加速センサ１１の検出値と気圧微分処理部１３からの出力値とをもとに被験者の移動形態を判別する移動形態判別部１６と、加速度センサ１１の検出値から被験者の移動速度を推定する移動速度推定部１７と、移動形態判別部１６が判別した移動形態に対応する、移動速度とエネルギー消費量との関係式をもとにエネルギー消費量を推定するエネルギー消費量推定部１８とを有する。メモリ１５は、加速度センサ１１や気圧微分処理部１３が出力した値を主として格納する。通信Ｉ／Ｆ１９は、データベース装置２０との無線通信処理を行う。
【００２１】
データベース装置２０は、データベース２１と制御部２２と通信Ｉ／Ｆ２３とを有する。データベース２１は、移動形態毎に、移動速度とエネルギー消費量との関係式を格納する移動形態エネルギー消費量関係部２４と、被験者毎の特定情報を格納した個人ファイル部２５とを有する。通信Ｉ／Ｆ２３は、携帯装置１０側との無線通信処理を行う。制御部２２は、データベース２１と通信Ｉ／Ｆ２３とを制御する。
【００２２】
ここで、図３に示すフローチャートを参照して、エネルギー消費量推定システムによるエネルギー消費推定処理手順について説明する。図３において、まず移動形態判別部１６は、加速度センサ１１の検出値および気圧微分処理部１３の出力値をもとに、静止、平地歩行、階段昇り、階段降り、階段駆け昇り、階段駆け降り、ジョギング、エレベータ昇り、エレベータ降り、などの移動形態を判別する（ステップＳ１０１）。
【００２３】
さらに、移動速度推定部１７は、加速度センサ１１の検出値をもとに、被験者の移動速度を推定する（ステップＳ１０２）。たとえば、上下（ｚ）方向の加速度をもとに歩数を演算して移動速度を推定する。
【００２４】
その後、制御部１４は、データベース装置２０側にアクセスし、移動形態判別部１６が判別した移動形態に対応する、移動速度とエネルギー消費量との関係式を取得する（ステップＳ１０３）。
【００２５】
その後、エネルギー消費推定部１８は、得られた移動速度とエネルギー消費量との関係式に、移動速度推定部１７が推定した移動速度を当てはめ、エネルギー消費量を算出し（ステップＳ１０４）、本処理を終了する。
【００２６】
なお、移動形態エネルギー消費量関係部２４が保持する関係式は、個人ファイル部２５内に格納された特定情報によって補正するようにしてもよい。この補正は、制御部２２が行ってもよいし、制御部１４が行うようにしてもよい。これによって一層精度の高いエネルギー消費量を推定することができる。
【００２７】
ここで、エネルギー消費量の推定について説明する。まず、運動時に消費するエネルギーは、運動時、骨格筋が運動エネルギー（収縮）を獲得するために細胞内でエネルギー物質ＡＴＰを生成するが、酸素の利用からみると、２つに分けられる。１つは、有酸素的代謝過程であり、もう１つは、無酸素的代謝過程である。有酸素的代謝過程は、酸素を利用して炭水化物（ブドウ糖）あるいは脂肪（脂肪酸）を分解する酸化的リン酸化経路である。他方の無酸素的代謝過程は、酸素を使わずに、クレアチンリン酸あるいはブドウ糖の不完全分解（乳酸を生成）を行うＡＴＰクレアチン系、解糖系である。この２つのいずれかの過程によってエネルギー物質ＡＴＰが合成され収縮装置に供給される。ただし、１つの筋肉には、有酸素的代謝過程を主として利用する遅筋繊維と無酸素的代謝過程を主として利用する速筋繊維と、いずれの過程も利用できる中間型繊維が各部位によって異なる割合で含まれる。これらの繊維は、筋肉の出力が大きくなるにつれ、遅筋→中間型→速筋の順に収縮に加わる。なお、日常生活において、無酸素的にエネルギーを獲得する速筋が長時間使われることは少ないので、便宜的に運動時の酸素摂取量をもってエネルギー消費量に換算する。
【００２８】
なお、人体のエネルギー消費量あるいはエネルギー消費率（単位時間当たりのエネルギー消費量）の算出は、上述したように安定同位体である二重標識水を摂取させ、排出される尿中の同位体を含まない代謝水と二重標識水との比を求める方法や、閉鎖空間で生活を行い、摂取される酸素と排出される二酸化炭素の総量を図るヒューマンカロリーカウンタなどがある。しかし、これらは、上述したように１日における運動も含めたエネルギー消費量の測定に用いられ、時間分解能が低いため、分単位の行動の測定には適さない。
【００２９】
そこで、一般には、米国スポーツ医学会などが公開しているこれまで研究者が提供してきた様々な運動のエネルギー消費量のデータベースに基づき、エネルギー消費量を推定する方法が行われている。このデータベースを構築している情報は、ほとんどがダグラスバッグ（呼気を収集する密閉された袋）あるいは呼気ガス分析装置を用いて、酸素摂取量を測定した研究データに基づいている。ほとんどの場合、それぞれの行動あるいは運動時のエネルギー消費率は、運動を継続して行い酸素摂取量が定常状態に達した時の値を、その行動の単位時間あたりのエネルギー消費量とみなしている。すなわち、図４に示すように、時間ａ継続した運動を行った場合の酸素摂取量ＥＥｘは、単位時間あたりの酸素摂取量をＥとすると、
ＥＥｘ＝Ｅ×ａ
であり、図４の斜線で囲まれた部分の面積に相当する。
【００３０】
ところが、現実には、運動開始時には有酸素的代謝では、エネルギー供給が間に合わず、酸素摂取の立ち上がりが遅れる。この遅れによって不足した領域Ａは、無酸素的代謝で補うが、消費したクレアチンリン酸の回復と、生成した乳酸の処理のため、運動終了後も領域Ｂにおける酸素摂取が続く。運動の強さが高くない場合には、領域Ａと領域Ｂとの面積は等しい。
【００３１】
しかし、同じ運動でも、運動時間が短く、酸素摂取が定常に達しないで終わる場合、図５に示すように、観察された最大の単位時間あたり酸素摂取量Ｅ’と運動時間ａ’との積であるＥ’・ａ’、すなわち斜線で囲まれた面積は、実際の運動に必要な酸素摂取量Ｅ・ａ’よりも小さくなってしまう。
【００３２】
また、図６に示すように、無酸素的代謝の割合が高い、強い運動は、観察された最大の単位時間あたりの酸素摂取量Ｆ’と運動時間ｂ’との積Ｆ’・ｂ’、すなわち斜線で囲まれた面積は、実際に運動に必要な酸素摂取量Ｆ・ｂ’よりも小さくなる。すなわち、図５および図６に示す運動の場合、運動終了時の酸素摂取量から消費エネルギーを算出すると、実際のエネルギー消費量を過小評価してしまうことになる。なお、図７は、階段下り（○印）と階段上り（□印）との消費エネルギー量の変化を示したものであり、図５あるいは図６に示した状態が実際に生じていることが理解できる。
【００３３】
そこで、運動開始時の酸素摂取の不足分（酸素借）と運動終了後も引き続き摂取される酸素量（酸素負債）に注目した。図４に示した中等度未満の運動では、面積Ａ，Ｂはほぼ同じであるので、問題はないが、図５，図６に示すように最大酸素摂取量から求められる面積Ａ’よりも、面積Ｂが大きくなる。ここで、発明者らは、面積Ｂ（酸素負債）が、実際に必要なエネルギー量から推定される酸素借（Ａ＋Ａ’）と等しくなる可能性に着目し、酸素負債からエネルギー消費量を求めることにした。ただし、酸素負債を厳密に量ることは困難なので、酸素負債を含む運動後過剰酸素摂取（ＥＰＯＣ）からエネルギー消費量を求めることにした。
【００３４】
すなわち、エネルギー消費量は酸素摂取量から求められるが、運動時の酸素摂取を時間とともに表すと図８に示すようになる。基礎代謝量の１．２倍に相当する立位の酸素摂取をα、運動中の酸素摂取量からαを引いた値をβ、および運動後の酸素摂取をγとする。したがって、エネルギー消費量はα＋β＋γとして求められる。なお、従来は、α＋β＋δの値を運動時のエネルギー消費量としていた。また、エネルギー消費量（ｋｃａｌ／ｋｇ／ｍｉｎ）は、酸素摂取量（ｍｌ／ｋｇ／ｍｉｎ）の０．００５倍にほぼ等しい。
【００３５】
そこで、行動形態が階段昇降時である場合における階段昇降速度とエネルギー消費量（α＋β＋γ）との関係を調べると、図９に示す関係が得られた。なお、図９では、エネルギー消費量に対応するエネルギー消費率（ｋｃａｌ／ｋｇ／ｍｉｎ）を縦軸（ｙ）に示し、横軸（ｘ）に階段昇降時の移動速度を反映するステップレイト（歩行率または歩調）（ｓｔｅｐｓ／ｍｉｎ）を示している。この関係から、階段上り（□印）に対する回帰式は、
ｙ＝０．００００１８５ｘ2−０．００１８５ｘ＋０．１６２      …（Ａ１）
とする関係式として求められ、階段下り（○印）に対する回帰式は、
ｙ＝０．００００１１０ｘ2−０．００１６７ｘ＋０．１１５      …（Ａ２）
とする関係式として求められる。このような速度とエネルギー消費量との関係式を、各行動形態毎に求め、データベース２１の移動形態エネルギー消費量関係部２４に格納される。
【００３６】
たとえば、その他の行動形態に対する速度とエネルギー消費量との関係式としては次のようなものがある。まず、平地歩行時および平地走行時における関係式は、次式で示される。
ｙ＝０．００１Ｘ＋０．０１２                                  …（Ｂ１）
ここで、ｙは、式Ａ１，Ａ２と同様に、エネルギー消費率（ｋｃａｌ／ｋｇ／ｍｉｎ）を示すが、Ｘは、ｘに対応する歩行速度（ｍ／ｍｉｎ）として示している。
【００３７】
同様にして、坂道歩行時における関係式は、傾斜が３度、６度、９度に対して求めており、次式Ｃ１〜Ｃ３で示される。
ｙ＝０．０００９１Ｘ＋０．０１２        （３度傾斜）          …（Ｃ１）
ｙ＝０．００１３０Ｘ＋０．００８７      （６度傾斜）          …（Ｃ２）
ｙ＝０．００１８０Ｘ＋０．００１２      （９度傾斜）          …（Ｃ３）
なお、傾斜の角度は、気圧センサ１２および気圧微分処理部１３を用いた精度の高い絶対高度を測定することが可能であるため、その絶対高度差を用いて傾斜を求めることができ、この傾斜が詳細な行動形態として類別される。また、行動形態が静止状態である場合、その状態の基礎代謝量がエネルギー消費量として演算される。この演算式は、データベースとして記述しておいてもよいし、データベースを検索するまでもなくエネルギー消費量推定部１８が直ちにエネルギー消費量を算出するようにしてもよい。
【００３８】
このような各種移動形態とエネルギー消費率との関係式は、図１０に示すようなデータベースとして移動形態エネルギー消費量関係部２４に格納される。エネルギー消費量関係部２４には、行動形態の一例として平地歩行・走行、３度，６度，９度の登りの坂道歩行、下りの坂道歩行、階段上り、階段下り、静止状態が設けられ、それぞれの項目に対応した属性値としての関係式が記述されている。したがって、平地歩行・走行の行動形態として判定された場合には、この行動形態に対応する関係式Ｂ１が取得され、この関係式Ｂ１を用いてエネルギー消費量推定部１８がエネルギー消費量を算出する。上述したように、エネルギー消費量推定部１８は、取得された関係式Ｂ１に、移動速度推定部１７が推定した速度を代入することによって、エネルギー消費率を求め、結果的にエネルギー消費量を算出する。
【００３９】
ところで、上述した演算式は、２０代男性のデータをもとに求めた式の一例を示したに過ぎず、さらに、年代別あるいは性別に対応した演算式を求めておき、データベースとして蓄積しておくことによって、さらに精度の高いエネルギー消費量を求めることができる。この年代別あるいは性別、さらには身長などを含む個人データは、個人ファイル部２５に格納されており、この個人データを利用することができる。すなわち、個人属性は、個人データの値から、年代別や性別などを抽出し、あるいは関連づけておけばよい。この結果、演算式の数は、上述した行動形態の項目と個人属性とを組み合わせ数となる。なお、個人属性は、予め設定しておくことができるため、演算式決定の静的な条件であり、行動形態は、その都度判別されるため、演算式決定の動的な条件であると言える。また、上述した回帰式などの関係式の各係数値は、さらなる詳細なデータ蓄積によって値を更新することができ、これによって一層確度の高いエネルギー消費量を算出することができる。
【００４０】
このようにして、図１１に示したような、平地歩行、階段上り、階段下りなどの各種行動形態に対応したエネルギー消費量（エネルギー消費率）を求めることができる。ただし、上述したように演算式に用いる移動速度を求める必要がある。
【００４１】
そこで、移動速度推定部１７による移動推定処理について説明する。この移動速度推定部１７は、加速度センサ１１が検知した上下（ｚ）方向の加速度から歩行速度を求めている。歩行時の上下方向加速度は、図１２に示すように周期的な加速度変化を示す。そこで、パワースペクトルを求めると図１３に示すようになる。なお、実線は、若い人の歩行結果であり、破線は老人の歩行結果である。この結果、２Ｈｚ付近のピーク位置が歩行動作の周波数帯域であると言える。パーセバルの定理から、特定の周波数帯域のスペクトルのパワーからその周波数帯域に含まれる時間領域信号での等価の信号エネルギーを算出できる。図１４は、その結果を示したものであり、この結果から、若い人、老人の種別には無関係に、信号エネルギーに対する歩行速度の関係が次式で求まる。すなわち、
ｙ＝０．１７２２ｌｎ（ｘ）−０．３３４６
である。この結果、加速度センサの信号エネルギーＳからそのときの身長（ｍ）に対する歩行速度（ｍ／ｓ）を算出することができる。したがって、歩行速度を得る場合には、個人データとして身長が必要となる。この個人データは、個人ファイル部２５に予め格納しておき、携帯装置１０を使用時にアクセスして個人データを得るようにすればよい。
【００４２】
つぎに、移動形態判別部１６による被験者の移動形態の判別処理について説明する。この処理は、特許文献１に記載された内容とほぼ同じ処理を行っている。気圧センサ１２は、半導体圧力センサであり、出力電圧Ｖ01は、絶対気圧Ｐ（ｋＰｓ）に対して次の関係を有する。
Ｖ01＝ＶS（０．００９Ｐ−０．０９５）±（圧力誤差×０．０００９ＶSＣT）
ここで、定格電圧ＶS＝５．０（Ｖ）である。また、ＣTは温度誤差定数で、０℃〜８５℃では、１である。高低差１ｍあたりの気圧変化は約１．１８×１０-2（ｋＰｓ）であるとすると、センサ出力は、１ｍあたり約５３０μＶ変化する。
【００４３】
そこで、階段昇降のような絶対気圧の短時間での変化のみを抽出する場合、時間変化情報を利用することによって、大きな増幅率での計測が可能となり、計測場所の標高や気象の変化の影響が少なくなる。このため、気圧微分処理部１３は、入力された出力電圧Ｖ01に対して次のような信号処理を施し、電圧Ｖ02として出力する。
１）まず、ＬＰＦによる高周波ノイズの除去を行う。カットオフ周波数は１０Ｈｚ、ω1＝２０π（ｒａｄ／ｓ）、ζ1＝０．７０７とすると、伝達関数Ｇ1（ｓ）は、
Ｇ1（ｓ）＝ω21／（ｓ2＋２ζ1ω1ｓ＋ω21）
２）つぎに、反転増幅回路による１０倍増幅を行う。
Ｇ2（ｓ）＝−１０
３）さらに、カルマンフィルタによる処理（符号反転）を行う。
Ｇ3（ｓ）＝―３．５５３ｓ／（ｓ2＋２．６６６ｓ＋３．５５３）
４）さらに、反転増幅回路による１００倍増幅を行う。
Ｇ4（ｓ）＝−１００
このような処理によって、気圧の時間変化信号Ｖ02が得られる。伝達関数Ｇ1（ｓ）〜Ｇ1（ｓ）の積で表され、図１５に示すようになる。この気圧処理系は、０．３Ｈｚより低周波域においては微分特性を有し、それより高周波域ではＬＰＦ特性を有している。また、１０Ｈｚ以上でのゲイン特性は、−６０（ｄＢ／ｄｅｃ）となっている。
【００４４】
ここでは、２０代の男性を対象として５階建てビル内（高低差１４．５８ｍ）における歩行、ジョギング、走行、階段昇降、エレベータ昇降時に行った時の加速度と気圧変化を測定した。階段は、角度約３０度、１段の高さ１８０ｍｍ、１０段毎に踊り場があり、２０段で次の階に到達する。また、エレベータの上昇下降速度は、平均約１．８ｍ／ｓである。図１６は、平地走行、階段昇降、エレベータのよる昇降動作を行ったときの、気圧情報Ｖ02と頭足方向の加速度αZの一例を示している。エレベータによる昇りおよび降りでは、気圧情報Ｖ02は、それぞれ２．５Ｖを中心に約０．４Ｖ上昇および下降している。また、加速度αZは、どちらの場合もほぼ０ｍ／ｓ2で一定である。階段による昇り及び降りでは、気圧情報Ｖ02はそれぞれ約０．２Ｖ上昇および下降している。また、加速度αZは、歩行動作によって常に変動している。平地歩行では、気圧情報Ｖ02は、２２．５Ｖ付近でほぼ一定であり、加速度αZは常に振動している。このことから、上下移動の判別基準値Ｐup，Ｐdownを設定し、気圧情報Ｖ02がＰupを越えれば上昇、Ｐdownを下回れば下降であると推定することができる。
【００４５】
図１７の左図は、歩行時の加速度αZ（下図）と、１秒間毎の分散Ｓ2Z（上図）である。同様に図１７の右図は、ジョギングと走行を行ったときの結果である。走行およびジョギングの判別基準値をＳ2W，Ｓ2Jとすると、これらの図から、Ｓ2Z＜Ｓ2Wの場合は停止状態であり、Ｓ2Z＞Ｓ2Jの場合はジョギングまたは走行であるといえる。
【００４６】
したがって、移動形態判別部１６は、つぎのような移動形態判別処理を行うことができる。なお、歩行は１歩毎に移動形態を判別し、静止時には１秒毎に移動形態を判別する。
１）まず、運動状態が静止状態か足踏み状態かを区別する。
０＜Ｓ2Z＜Ｓ2Wの場合は、静止状態と判定し（Ｓ2W＝１．９２（ｍ／ｓ2）2）、
Ｓ2W＜Ｓ2Zの場合は、足踏み状態と判定する。
２）足踏み状態である場合、一歩の移動形態を推定するため、１秒間毎の加速度波形から一歩分の加速度波形を切り出す。歩行時の加速度波形αZには、足の着地時の衝撃による周期的なピークが存在する。また、人間の歩行の周期が一歩あたり約０．５ｓと仮定すると、歩行またはジョギングの場合、ピークが図１８のように１秒間に２個以上存在すると考えることができる。ここでは、以下の条件をみたすピークを足の接地の瞬間と定義し、一歩毎の加速度波形を切り出す。そして、
ピークの値＞αP（αP＝２．４５ｍ／ｓ2）
ピークが前後ｄｔ秒間で最大（ｄｔ＝０．３ｓ）
検出対象となる１秒間毎の加速度波形にピークが存在しない場合、運動状態を足踏み状態から静止状態に訂正する。
３）静止状態である場合、各処理単位区間毎の気圧情報Ｖ02の平均値Ｖｍを求めて、平地、上昇、下降の判別を行う。処理単位区間とは、静止の場合１秒間、足踏み状態の場合は一歩波形分の区間である。図１６を参考にして、平均値Ｖｍに適当な判定基準値Ｐup，Ｐdownを設けることにより、上下動の判別を行う。すなわち、
Ｖｍ＞Ｐup（＝２．５７Ｖ）の場合、上昇と判別する。
Ｐdown（＝２．４３Ｖ）＜Ｖｍ＜Ｐupのとき平地と判別する。
Ｖｍ＜Ｐdownの場合、下降と判別する。
このようにして、図１９に示すような６種類の行動形態を判別することができる。
【００４７】
ところで、図５および図６に示すようなエネルギー消費量の過小評価が行われると、健康管理上問題が生じる。たとえば、厚生労働省の健康づくりガイドラインである健康日本２１において日常運動で消費するエネルギー量を３００ｋｃａｌ以上（酸素摂取１ｌあたり５ｋｃａｌのエネルギー消費に相当）にすることが推奨されている。これは消費エネルギー３００ｋｃａｌ以上と未満とでは死亡率、虚血性心疾患の発生率に有意な差がみられたことが根拠になっている。海外でも値の多寡はみられるものの、ほぼ同様の傾向が得られている。このように日常生活におけるエネルギー消費量の把握は、健康管理に重要な指標である。また、最近、やせて筋量の小さい場合と、太って筋量の多い場合と、いずれの死亡率が高くなるか疫学的な解析が行われた結果、やせて筋量の小さい方が死亡率が高くなることが報告されている。また、古くは１９７８年のハーバード大学同窓生研究ですら階段利用者の死亡率が非利用者より低いことが報告されている。このように健康効果が高いことが既に報告されている短時間・高強度の運動のエネルギー消費を正しく捉えることは、これからの健康管理を考える上で極めて重要である。このエネルギー消費量を正しくかつ簡易に得られる点から、このエネルギー消費推定装置の有用性を理解することができる。
【００４８】
一方、単にエネルギー消費量を測定するだけでなく、その運動強度（単位時間あたりのエネルギー消費量に対応）の定量になる。運動によるトレーニング効果、たとえば骨格筋、呼吸・循環器系などの適応は、運動強度が中等度以上にならないと期待できない。このため、このエネルギー消費量推定装置は、適正な健康づくり運動の指標として有用に活用することができる。
【００４９】
さらに、ＥＰＯＣに含まれる酸素負債は、体内の酸性化を招き、心不全、呼吸不全、腎不全などの予備力が低下した患者において代謝性アシドーシスを起こし、これらの患者にとって病態悪化のきっかけになる。したがって、日常生活における酸素負債量の把握を、正確、簡易、かつ時間分解能を高く得ることができるこのエネルギー消費量推定装置は、患者の生活管理に有用である。
【００５０】
なお、上述した実施の形態では、データベース装置２０側に、各移動形態毎の移動速度に対するエネルギー消費量の関係式を格納していたが、これに限らず、携帯装置１０側に格納するようにしてもよい。この歳、個人ファイル２５に格納される個人データも携帯装置１０に設定し、メモリ１５を着脱可能なものとすることによって、携帯装置１０のみでエネルギー消費量を推定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】この発明の実施の形態にかかるエネルギー消費量推定システムの概要構成を示すブロック図である。
【図２】携帯装置が装着される位置を示す図である。
【図３】エネルギー消費量推定システムによるエネルギー消費量推定処理手順を示すフローチャートである。
【図４】中等度の以下の運動に対する単位時間あたりの酸素摂取量の時間変化を示す図である。
【図５】短時間の運動に対する単位時間あたりの酸素摂取量の時間変化を示す図である。
【図６】大きな運動に対する単位時間あたりの酸素摂取量の時間変化を示す図である。
【図７】階段の昇り降りにおける具体的な消費エネルギー量の時間変化を示す図である。
【図８】エネルギー消費量の時間変化を示すモデル図である。
【図９】エネルギー消費率の速度依存性を示す図である。
【図１０】データベースの一例を示す図である。
【図１１】各種の行動形態に対するエネルギー消費の時間変化を示す図である。
【図１２】加速度の時間変化を示す図である。
【図１３】加速度のパワースペクトルを示す図である。
【図１４】加速度の信号エネルギーに対する身長当たりの歩行速度の関係を示す図である。
【図１５】気圧微分処理部のボード線図である。
【図１６】気圧と加速度の変化の相対関係を示す図である。
【図１７】加速度とその標準偏差との関係を示す図である。
【図１８】歩行時の波形を示す図である。
【図１９】判別される行動形態の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１０  携帯装置
１１  加速度センサ
１２  気圧センサ
１３  気圧微分処理部
１４，２２  制御部
１５  メモリ
１６  移動形態判別部
１７  移動速度推定部
１８  エネルギー消費量推定部
１９，２３  通信Ｉ／Ｆ
２０  データベース装置
２１  データベース
２４  移動形態エネルギー消費量関係部
２５  個人ファイル部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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